Nyugdíjba vonul a hónap végén a Google keresőjének fejlesztését irányító Amit Singhal (fenti képen balra). A még csak 48 éves indiai születésű mérnök, akinek egész pályája összekapcsolódott a keresőtechnológiákkal, maga jelentette be visszavonulását. A Cornell Egyetemen annak a Gerard Saltonnak a tanítványa volt, aki elméletileg is megalapozta a modern keresőket. PhD hallagatóként is ez volt a kutatási területe, majd 1996-tól négy évig az AT&T Labsnál dolgozott – természetesen szintén keresőtechnológiákon. 2000. óta a Google munkatársa. Hozzák kötik például azt az algoritmus, amely alapján a Google keresője rangsorolja a találatokat a felhasználók kéréseinek megfelelően.

Az alelnöki (SVP) rangban dolgozó Singhal a keresőcég egyik legtekintélyesebb munkatársa: a Re/Code egyenesen keresőkirálynak titulálta.

Új ember – új irány

Már megvan az utód is. Singhal helyét a Google-hez 2010-ban érkező John Giannandrea (fenti képen jobbra) veszi át, aki eddig a mesterségesintelligencia-kutatásokat vezette. A személycsere egyben a keresőfejlesztés új irányának a megerősítését is jelenti. Giannandrea számára egyébként nem idegen a keresőfejlesztés területe sem. Korábbi munkatársainak leírásai alapján karizmatikus vezető. A LinkedIn-profiljánál egyik korábbi cégének munkatása így jellemezte vezetési stílusát: a cégnél három mérnöktípus dolgozott, azok, akik dolgozni akartak Giannandrea-nak, azok, aki dolgozni akartak Giannandrea-val, valamint azok, akik Giannandrea-vá szerettek volna válni.

Az intelligens keresés a már több éve vesszőparipája a Google-nek. Ennek első lépése volt, amikor 2012-ben bejelentették, hogy ún. szemantikus keresésen dolgoznak. Az ennek az alapját adó Knowledge Graph technológia, amely intelligens módon segíti a keresést, egyébként épp Giannandrea korábbi cégének (Metaweb Technologies) fejlesztési eredményeire épült. A 2013 tavaszán bemutatott technológia révén a Google keresője olyan esetben is képes információkat adni, amikor nem tudjuk, pontosan mit keresünk. A Knowledge Graph már egyértelműen a mesterséges intelligencia egy fontos iránya, a természetes nyelvek feldolgozása felé mutatott.

Tavaly vezették be a keresésben a RankBrain technológiát, amely újabb lépés volt ebbe az irányba. A kereső ezzel olyan esetben is képes releváns találatokat adni, amikor számára új keresőkifejezést használ a netező. A Google szerint egyébként a napi keresések mintegy 15 százaléka ilyen. Ha a felhasználó ilyen kérést küld a keresőnek, jön a RankBrain, amely megpróbálja értelmezni a kifejezést, azaz kiszámítja, hogy a számára ismeretlen kifejezés mihez hasonlít leginkább. Ezzel egyrészt pontosabbak lesznek a találatlista, másrészt a keresés jobban függetlenedik az egyes nyelvek sajátosságaitól, így bármilyen nyelven relevánsabb találatokat ad. (A RankBrain érdekessége, hogy nem öntanuló, tudását a fejlesztők frissítik bizonyos időközönként.)

Szintén a keresőfejlesztés fontos eleme a képfelismerés. Ebben a Google (is) jó eredményeket ért el.

Mindenki erre hajt

A Google esetében evidens, hogy elsősorban legnagyobb üzletében, a keresésben kamatoztatja a mesterséges intelligencia eredményeit. Ugyanakkor az is látszik, hogy az itelligens keresés minden AI-ban utazó vállalatnak rendkívül fontos területe. Az IBM például intelligens keresőszolgáltatást vett a Watsonhoz. A Facebook AI-részlege a mesterséges intelligencia segítségével próbálja megoldani azt, hogy felhasználói oldalán megfelelő tartalmakat (megosztásokat, képeket stb.) jelenítsen meg.

Az Apple is egymás után vásárolja az AI-startupokat, hogy mobiljait mesterséges intelligenciával vértezhesse fel, de ebbe a sorba illeszkedik a Microsoft legutóbbi vásárlása is.